靈依數據是哪個平台的

㈠ 《艾爾登法環》靈依墓地鈴蘭在哪獲取

《艾爾登法環》靈依墓地鈴蘭可以購買，也可以採集，方法如下：

工具／原料：惠普OMEN Laptop 15、系統win10、艾爾登法環1.0.0

1、首先獲得靈依摘采工的鈴珠並交給圓桌廳堂的孿生老嫗後即購買鈴珠對應等級的靈依墓地鈴蘭。

㈡ 趙靈依是哪部小說的人物

天使VS惡魔的情人
網路上有的啊

㈢ 搭建一個市人口健康信息平台，需要連接各個醫療機構臨床系統數據，一個個去做數據介面，太麻煩了。

醫養結合一體化平台以基本養老服務為基礎，以醫療服務為重點，在做好老年人生活照護服務、精神慰藉服務的基礎上，著重提高醫療診治服務、大病康復服務、臨終關懷服務的質量，突破了一般的醫療和養老分離的狀態，最大的特點是為老人老年期各種病症進行臨床診療，提供及時、便利、精準的醫療服務，將生活照料、身體康復和臨終關懷相結合。實現「服務就在老人身邊」的願景。
金中智慧醫養結合管理服務平台優勢與亮點：
（1）功能全面，操作簡單，界面友好
涵蓋居家養老、日間照料、機構養老多種養老業態，緊緊圍繞養老需求，功能全面。系統為B/S結構，並為多個角色配置了手機APP應用，操作簡單方便，符合用戶操作習慣。
（2）穩定性、開放性和擴展性
電信級運營平台開發經驗，系統運營穩定可靠；具備很好的靈活性、開放性、擴展性和完備的二次開發力，以適應該系統升級和功能擴充維護，便於系統容量的增加、支撐功能的增強以及和其他系統的兼容。
（3）良好的硬體接入能力
可對接多類別終端產品（一鍵通呼叫器、老人手機、健康檢測、安防設備、穿戴設備等多類別多型號可選），滿足不同養老人群的個性化需求。對於建設方選定的設備，平台提供免費對接。
（4）先進的呼叫中心技術
呼叫中心採用IMS及軟電話技術，部署安裝快捷、故障率低、成本投入少。同時也支持分布式部署，可靈活覆蓋市、區、街道、居委會，可滿足設置分支機構的需要。
（5）大數據統計分析
運營過程中產生的各種數據，可生生各種報表分析，為管理者提供強有力的決策依據。可有效的管理和利用數據資產。
金中智慧醫養結合管理服務平台系統可定製化開發，以客戶需求為導向，盡量節約客戶成本，建設符合客戶項目的智慧養老平台。

㈣ 通聯數據股份公司怎麼樣

簡介：主要產品介紹通聯金融大數據服務平台將多渠道獲取的權威源數據，通過國際領先的大數據和雲計算技術，建立完整的金融大數據採集、處理、存儲、深度挖掘、分析、服務和展現平台；將海量金融大數據的可得性、分析和處理能力以最快速度提供給客戶。通聯智能量化投研平台1、雅典娜——智能事件研究雅典娜是基於自然人機交互的智能事件策略研究與分析平台；是針對中國A股市場事件驅動型策略，提供分析研究服務的專業化服務產品；用戶可以使用自然語言，研究影響證券價格變動的政經社會事件庫，進行股票篩選以及自定義交易策略回測配置。2、通聯策略研究通聯策略研究是以先進的分布式計算方式為基礎，為金融投資團隊提供高速一體化的策略分析、優化與管理的專業化服務平台；功能包括策略信號的復合加工與Alpha提純處理、收益風險效率優化組合的構建與生成、策略回測表現的歸因分析等。3、通聯智能研報通聯智能研報是利用多元化的智能學習技術實現實時跟蹤市場熱點，迅速捕捉市場情緒，系統解讀投資價值的個股研究平台；它聚合了規模龐大的因子、新聞、研究報告等數據，通過數據挖掘和文本語義分析技術，為用戶提供最新最全面反應市場動態的個股研究信息。通聯多資產投資管理平台1、通聯演算法交易通聯演算法交易提供跨市場、多資產的交易訂單管理和交易執行管理方案；並通過提供交易演算法，幫助用戶降低交易成本。2、通聯組合管理通聯組合管理提供全球化的多資產、多策略的投資組合管理方案；功能包括實時監控組合盈虧的板塊分布，對組合收益和風險進行歸因分析。3、通聯資產證券化提供國內首個專業針對RMBS、ABS、CMBS、CLO等資產證券化產品的定價分析平台。採用高效分布式計算，以及自助研發的PayoffEngine，實現快速建模，靈活設計交易結構，自由檢驗回報預期。4、通聯信用評級系統通過快速、規范、系統地整合信貸金融企業內外部宏微觀信息資料，對中小微企業貸款項目申報數據的可靠性以及項目違約可能進行快捷綜合地估測與評定，為貸款項目決策部門提供客觀公允的咨詢意見和明確直觀的風險歸因分析。通聯金融移動辦公平台1、通聯辦公社交通聯辦公社交提供社會化溝通方式，加強組織扁平化管理。2、通聯流程管理通聯流程管理幫助金融企業快速搭建企業流程管控體系，提高管理效率。3、通聊金融企業移動辦公即時通訊工具；微信構築生活友情，通聊實現辦公高效。
法定代表人：肖風
成立時間：2013-12-18
注冊資本：30000萬人民幣
工商注冊號：310000000122426
企業類型：其他股份有限公司(非上市)
公司地址：中國（上海）自由貿易試驗區陸家嘴西路99號8樓

㈤ shopee哪裡可以看競品數據

先比個大小，跨境電商-東南亞電商-Shopee平台
有時候和別人說自己是做Shopee的，別人一臉問號說，啥？再假如我說做蝦皮平台的，身邊做電商的人就有所了解了。但我給他們說我做跨境電商的，又有人問，什麼平台 亞馬遜？速賣通？根本又不會提及Shopee。
這就反映出了一個現狀：
東南亞電商Shopee現在對於大陸賣家來說還是屬於一個比較新的平台，雖然已經有三年的招商時間了，但是很多做電商的人在今年才開始慢慢接觸。平台介紹也不需要多說了吧，在之前的文章中講了很多。今天主要是簡單分析一下2019年各個站點的經營現狀。
Shopee是官方英文名稱；
蝦皮——很多人稱呼的中文名稱
在最近和物流以及一些貨源供應商聊天時，我說是做Shopee的，很多人都會問我，但只要我一說是蝦皮平台，別人就一下明白了過來，其實今年這種狀況已經有明顯的好轉，說明很多人都開始不斷的接觸了，而且透露說，今年發貨和訂貨的賣家，很多都是做這個平台的；這樣看來，已經進入2019年下半年了，蝦皮平台在中國大陸的科普率是越來越高的。從其原因來看，不得不提出幾點：
1.國內淘寶等電商發展雞肋，明顯的優勢降低。淘寶賣家的痛，我們應該都懂。
2.隨著東南亞經濟的崛起，Shopee（蝦皮）平台的流量是市場表現越來越好
3.相比其他跨境電商平台，shopee平台有自身明顯的優勢。
台灣、馬來站
目前大家入駐淘寶，首站點默認是：台灣站和馬來站，台灣站語言相通比較好運營，馬來站相比台灣站成交單量比較多，購買力還是可以的，現在看來，這兩個站點也是目前最成熟和出單快的站點；
台灣站點客單價最高，物流時效是5天左右；發圓通即可；
而且可以直接中文溝通；非常適合有電商運營經驗的大陸賣家轉型。
馬來人民的消費力逐年在提高，物流時效是7-10天左右；
主要用英文溝通。，當然也和台灣站一樣適合電商轉型，也適合亞馬遜，wish，速賣通等跨境電商平台賣家拓展東南亞市場。
印尼、泰國站
Shopee平台的好處是可以多站點同時開店，
只要總共出了5單，就可以找你的運營經理開通下一個站點
比較建議開通印尼和泰國站點。
我認為做跨境電商的兩個重要因素
1.購買力：購買力即消費水平，首先與國家經濟發展狀況相關，其次也與人民生活水平相關，當然還有互聯網使用程度。
2.人口：東南亞總共有6.5億人口，菲律賓和越南是東南亞的第二和第三人口大國
菲律賓站
菲律賓站點出單也不難，只要做到本土化選品即可，而且可以直接英文溝通；
越南站
越南站點也是小語種站點；
出單量雖然不多，是這六大站點中最容易被忽略的，但數據統計結果顯示越南站點卻是轉化率最高的站點；
需求比較明確。
新加坡站
新加坡站點，最後介紹一下，我不太看好新加坡站點，
先看人口：不到700萬，人數實在太少！！！
雖然客單價是Shopee（蝦皮）七大站點中最高的，實在不足以支撐我們的運營；
但是整體看來，電商環境，語言，買家素質都不錯，建議順帶著做吧！現在有SIP之後各大站點都可以一店通，也是比較方便的。
先說這么多，對於每個站點深入挖掘會有很多值得注意的點，我們也只能是在一步一步的運營中，積累經驗，對於各個站點慢慢了解，找出最適合的發展之路。（來源：圖樂跨境說）
以上內容屬作者個人觀點，不代表雨果網立場！如有侵權，請聯系我們。
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㈥ 智能財稅平台由幾部分構成

摘要 具體而言，基於智能財務共享平台，企業可以搭建雲端企業商城。利用電商化平台實現與供應商、客戶之間的無縫連接，並藉助發票電子化打通稅務數據與交易的關聯，回歸交易管理為核心的企業運營本質，重構傳統財務處理流程，實現對員工日常消費以及大宗原材料采購的在線下單、支付，企業統一對賬結算，實現了交易透明化、流程自動化、數據真實化。

㈦ 如何實現企業數據 大數據平台 分布式存放

Hadoop在可伸縮性、健壯性、計算性能和成本上具有無可替代的優勢，事實上已成為當前互聯網企業主流的大數據分析平台。本文主要介紹一種基於Hadoop平台的多維分析和數據挖掘平台架構。作為一家互聯網數據分析公司，我們在海量數據的分析領域那真是被「逼上樑山」。多年來在嚴苛的業務需求和數據壓力下，我們幾乎嘗試了所有可能的大數據分析方法，最終落地於Hadoop平台之上。
1. 大數據分析大分類
Hadoop平台對業務的針對性較強，為了讓你明確它是否符合你的業務，現粗略地從幾個角度將大數據分析的業務需求分類，針對不同的具體需求，應採用不同的數據分析架構。
按照數據分析的實時性，分為實時數據分析和離線數據分析兩種。
實時數據分析一般用於金融、移動和互聯網B2C等產品，往往要求在數秒內返回上億行數據的分析，從而達到不影響用戶體驗的目的。要滿足這樣的需求，可以採用精心設計的傳統關系型資料庫組成並行處理集群，或者採用一些內存計算平台，或者採用HDD的架構，這些無疑都需要比較高的軟硬體成本。目前比較新的海量數據實時分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA等。
對於大多數反饋時間要求不是那麼嚴苛的應用，比如離線統計分析、機器學習、搜索引擎的反向索引計算、推薦引擎的計算等，應採用離線分析的方式，通過數據採集工具將日誌數據導入專用的分析平台。但面對海量數據，傳統的ETL工具往往徹底失效，主要原因是數據格式轉換的開銷太大，在性能上無法滿足海量數據的採集需求。互聯網企業的海量數據採集工具，有Facebook開源的Scribe、LinkedIn開源的Kafka、淘寶開源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以滿足每秒數百MB的日誌數據採集和傳輸需求，並將這些數據上載到Hadoop中央系統上。
按照大數據的數據量，分為內存級別、BI級別、海量級別三種。
這里的內存級別指的是數據量不超過集群的內存最大值。不要小看今天內存的容量，Facebook緩存在內存的Memcached中的數據高達320TB，而目前的PC伺服器，內存也可以超過百GB。因此可以採用一些內存資料庫，將熱點數據常駐內存之中，從而取得非常快速的分析能力，非常適合實時分析業務。圖1是一種實際可行的MongoDB分析架構。

圖1 用於實時分析的MongoDB架構
MongoDB大集群目前存在一些穩定性問題，會發生周期性的寫堵塞和主從同步失效，但仍不失為一種潛力十足的可以用於高速數據分析的NoSQL。
此外，目前大多數服務廠商都已經推出了帶4GB以上SSD的解決方案，利用內存+SSD，也可以輕易達到內存分析的性能。隨著SSD的發展，內存數據分析必然能得到更加廣泛的應用。
BI級別指的是那些對於內存來說太大的數據量，但一般可以將其放入傳統的BI產品和專門設計的BI資料庫之中進行分析。目前主流的BI產品都有支持TB級以上的數據分析方案。種類繁多，就不具體列舉了。
海量級別指的是對於資料庫和BI產品已經完全失效或者成本過高的數據量。海量數據級別的優秀企業級產品也有很多，但基於軟硬體的成本原因，目前大多數互聯網企業採用Hadoop的HDFS分布式文件系統來存儲數據，並使用MapRece進行分析。本文稍後將主要介紹Hadoop上基於MapRece的一個多維數據分析平台。
數據分析的演算法復雜度
根據不同的業務需求，數據分析的演算法也差異巨大，而數據分析的演算法復雜度和架構是緊密關聯的。舉個例子，Redis是一個性能非常高的內存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等簡單集合，如果你的數據分析需求簡單地通過排序，鏈表就可以解決，同時總的數據量不大於內存（准確地說是內存加上虛擬內存再除以2），那麼無疑使用Redis會達到非常驚人的分析性能。
還有很多易並行問題（Embarrassingly Parallel），計算可以分解成完全獨立的部分，或者很簡單地就能改造出分布式演算法，比如大規模臉部識別、圖形渲染等，這樣的問題自然是使用並行處理集群比較適合。
而大多數統計分析，機器學習問題可以用MapRece演算法改寫。MapRece目前最擅長的計算領域有流量統計、推薦引擎、趨勢分析、用戶行為分析、數據挖掘分類器、分布式索引等。
2. 面對大數據OLAP大一些問題

OLAP分析需要進行大量的數據分組和表間關聯，而這些顯然不是NoSQL和傳統資料庫的強項，往往必須使用特定的針對BI優化的資料庫。比如絕大多數針對BI優化的資料庫採用了列存儲或混合存儲、壓縮、延遲載入、對存儲數據塊的預統計、分片索引等技術。

Hadoop平台上的OLAP分析，同樣存在這個問題，Facebook針對Hive開發的RCFile數據格式，就是採用了上述的一些優化技術，從而達到了較好的數據分析性能。如圖2所示。
然而，對於Hadoop平台來說，單單通過使用Hive模仿出SQL，對於數據分析來說遠遠不夠，首先Hive雖然將HiveQL翻譯MapRece的時候進行了優化，但依然效率低下。多維分析時依然要做事實表和維度表的關聯，維度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存儲模式，事實上限制死了數據格式，也就是說數據格式是針對特定分析預先設計好的，一旦分析的業務模型有所改動，海量數據轉換格式的代價是極其巨大的。最後，HiveQL對OLAP業務分析人員依然是非常不友善的，維度和度量才是直接針對業務人員的分析語言。
而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
使用Hadoop進行多維分析，首先能解決上述維度難以改變的問題，利用Hadoop中數據非結構化的特徵，採集來的數據本身就是包含大量冗餘信息的。同時也可以將大量冗餘的維度信息整合到事實表中，這樣可以在冗餘維度下靈活地改變問題分析的角度。其次利用Hadoop MapRece強大的並行化處理能力，無論OLAP分析中的維度增加多少，開銷並不顯著增長。換言之，Hadoop可以支持一個巨大無比的Cube，包含了無數你想到或者想不到的維度，而且每次多維分析，都可以支持成千上百個維度，並不會顯著影響分析的性能。


而且目前OLAP存在的最大問題是：業務靈活多變，必然導致業務模型隨之經常發生變化，而業務維度和度量一旦發生變化，技術人員需要把整個Cube（多維立方體）重新定義並重新生成，業務人員只能在此Cube上進行多維分析，這樣就限制了業務人員快速改變問題分析的角度，從而使所謂的BI系統成為死板的日常報表系統。
3. 一種Hadoop多維分析平台的架構
整個架構由四大部分組成：數據採集模塊、數據冗餘模塊、維度定義模塊、並行分 析模塊。

數據採集模塊採用了Cloudera的Flume，將海量的小日誌文件進行高速傳輸和合並，並能夠確保數據的傳輸安全性。單個collector宕機之後，數據也不會丟失，並能將agent數據自動轉移到其他的colllecter處理，不會影響整個採集系統的運行。如圖5所示。

數據冗餘模塊不是必須的，但如果日誌數據中沒有足夠的維度信息，或者需要比較頻繁地增加維度，則需要定義數據冗餘模塊。通過冗餘維度定義器定義需要冗餘的維度信息和來源（資料庫、文件、內存等），並指定擴展方式，將信息寫入數據日誌中。在海量數據下，數據冗餘模塊往往成為整個系統的瓶頸，建議使用一些比較快的內存NoSQL來冗餘原始數據，並採用盡可能多的節點進行並行冗餘；或者也完全可以在Hadoop中執行批量Map，進行數據格式的轉化。

維度定義模塊是面向業務用戶的前端模塊，用戶通過可視化的定義器從數據日誌中定義維度和度量，並能自動生成一種多維分析語言，同時可以使用可視化的分析器通過GUI執行剛剛定義好的多維分析命令。
並行分析模塊接受用戶提交的多維分析命令，並將通過核心模塊將該命令解析為Map-Rece，提交給Hadoop集群之後，生成報表供報表中心展示。
核心模塊是將多維分析語言轉化為MapRece的解析器，讀取用戶定義的維度和度量，將用戶的多維分析命令翻譯成MapRece程序。核心模塊的具體邏輯如圖6所示。

圖6中根據JobConf參數進行Map和Rece類的拼裝並不復雜，難點是很多實際問題很難通過一個MapRece Job解決，必須通過多個MapRece Job組成工作流（WorkFlow），這里是最需要根據業務進行定製的部分。圖7是一個簡單的MapRece工作流的例子。

MapRece的輸出一般是統計分析的結果，數據量相較於輸入的海量數據會小很多，這樣就可以導入傳統的數據報表產品中進行展現。

㈧ 基於協同過濾的推薦系統的資料庫在什麼環境平台構建

大體試用了一下三個系統，得出了一個比較粗淺的結論： 1、phpcms： phpcms自2007版本開源以後才開始引起廣泛關注，但這次也是頭一次研究。用了幾天，有了一點初步的印象。（以下以2007版為例，2008版尚未正式推出） 粗看起來，phpcms 2007是三者中最為完善的，各項功能考慮的很細致，導致進了新手進了後台先要暈半天才行。各項功能，比如UNIX系統的許可權、模版修改、廣告、商城、信息、單網頁。。。。都做的相當的完備了。 發表文章的關鍵字、作者、來源、自動遠程圖片保存等等，都做的不錯。但是，phpcms發表文章的摘要，似乎是只能自動截取，不能手工設置，靈活性欠佳。 發表的文章可以通過關鍵字來索引相關貼，做的不錯。 支持通行證方式進行論壇和其它系統的整合，可以進行正向和反向兩種方式的整合。但是文檔說的不太清楚，研究了半天才成功。但是反向整合pw5.0.1登錄後自動跳轉不回來。 phpcms 2007的後台安排的太瑣碎，看的頭暈。發一篇文章也要暈半個鍾頭，而且首頁的更新莫不清規律，幻燈片老半天不更新。 phcms盡管功能很強大，但是卻缺少一樣重要的東西：可視化的模版工具，這也是php168和dedecms共同的缺點。在這方面，他們甚至不如剛剛起步的DiyPage好，DiyPage只是一個剛剛具備了雛形的CMS系統，卻擁有一個很方便的後台可視化界面設計工具，即使是菜鳥也可以輕松設計界面（雖然靈活性沒那麼強大，但是足夠你用了）。 phpcms 2007整體以頻道為依據進行組織，即使你不想用頻道，哪也得用，這個已經由不了你了 。所以如果僅僅是一個比較簡單的網站，也用上一個頻道，看起來夠別扭的，這是phpcms 2007最大的缺點，不過看了phpcms 2008beta2發現，phpcms終於解除了這個垃圾限制。 發現phpcms的廣告功能似乎不完善，一個廣告位定義了兩個廣告，不能自動輪換，總是顯示第一個。 phpcms雖然實現了模塊化，但是不管你用不用，一大堆模塊稀里呼嚕就裝上了，看起來很不爽，也不直觀。 phpcms雖然是很早就是商業化運作的軟體，然後開發效率卻是不高，新版本屢屢跳票，影響了它的產品形象，讓開源以來積累的人氣和一些擁躉大失所望。然而最近貼上了六間房以後，資金應該是沒有壓力了，新版本也開始浮出水面，2008beta1已經發布了，可惜問題多多。 phpcms 2008 beta2 在 MySQL4 上還是有使用問題，不過比beta1強一些，beta1直接就安裝不了，不知道正式版是否會正式放棄MySQL4。 phpcms 2008beta2看上去不錯，新功能令人振奮的，界面清爽。以前一團亂麻的後台界面已經打掃干凈了。phpcms 2008的標簽採用了中英文混合的方式，對菜鳥來說更加容易上手，比較新穎。另外，beta2好像是實現了類似php168的可視化模版中的標簽設置方式，雖然不是可視化的設計模版，總歸可以自定義一些元素樣式了。不過這個beta2版也還是頂多算是個預覽版，BUG極多，功能不全。如果准備用phpcms的話，怕是還要大大的等幾天才行。 另外，phpcms官方論壇對免費版的支持很不到位，傷了很多粉絲的心。 2、dedecms 5.1應該是dedecms正式商業化運作以後推出的第一個版本吧？以前的dedecms個體作坊式的發展，由於作者兼職時間和精力不足，導致發展緩慢，新版本頻頻跳票，引起廣大粉絲的強烈不滿，甚至導致柏拉圖和dedecms用家之間的語言沖突。然而dedecms在商業化運作以後，新版本的發布周期大大縮短，產品功能不斷改進，界面美化了很多，人氣和用戶數量大大增長了，現在看發展勢頭不錯。 dedecms的根目錄是最簡單的，只有幾個文件，比以上兩個都強多了，其實這樣不僅看起來清爽，維護起來也方便，值得表揚 dedecms的頻道非常費解，看起來只有頻道模型，要增加頻道就要添加模版文件有點費解，仔細研究發現，這個dedecms其實和php168的方式差不多，任何欄目都可以添加子目錄，綁定域名，其實就和頻道是一個意思，欄目和頻道可以互相轉換。 dedecms的通行證只支持反向整合，就是dedecms可以用服務端的用戶數據登錄。其實所謂整合，一般也就是這樣的。論壇用整站用戶數據的情況恐怕極為少見，對論壇管理也不利。 但是dedecms的通行證整合，需要修改論壇文件，不明白為啥要這樣，是因為論壇的通行證功能還不完善嗎？ dedecms的廣告管理用起來比較麻煩，要先定義標簽，然後手工在模板中插入。好像模版上沒預定義好廣告位置，實在是太不應該了。。。。相當於手動操作，不符合當今歷史潮流啊。而且大家常用的廣告自動輪換功能，也沒有實現。 試用發現，dedecms有時還有一些小毛病，比如遠程附件功能，有時發現無法自動轉存到本地。另外，在模塊數量上，dedecms也無法和php168和phpcms相比，只有文章、下載、圖片、Flash等基本的功能，不知道dedecms 2007發布以後能否有所改觀 dedecms的相關文章、熱點文章等功能，用了靜態生成的方式直接寫入到了HTML文件中，這樣在生成HTML後，無法自動更新，需要經常手工重新生成全部HTML才能更新相關文檔和熱點文檔。但是大量的重復生成所有HTML文件效率太低下了，這方面dedecms不如php168最新添加的相關文章功能，是用JS方式實現的，不需要更新HTML就能自動索取最新的相關文章。但是使用JS方式也存在伺服器效率的問題。 dedecms的首頁、列表頁、還有文章頁都使用了單獨的模板，沒有使用header和footer模板，這樣的好處是可以產生各種風格的頁面（允許首頁、列表頁、內容頁使用不同的風格），但是缺點是修改添加頭部和底部廣告、導航條的時候，相當費勁，要一個一個模板的修改。而且dedecms的版權聲明欄位設置太小，只有250位元組，寫不進去多少內容，頂多能添加個計數器就不錯了。 dedecms起步就用了類似XML標簽方式，而且官方還提供了Dreamweaver的插件來識別標簽，應該說在國內是比較獨到的。但是這種方式也需要新手一定的時間才能適應。同時，dedecms一直缺乏比較完善的文檔，也進一步加大了菜鳥上手的難度。 dedecms最大的問題就是沒有提供類似Diypage的可視化設計方式，因為標簽比較難於上手，對新手來說做模板是很頭疼的問題。 dedecms 5.1比4.0功能有了很多進步，增加DIGG功能，還有類似分類信息之類的功能都實現了。不過也有退步，比如關鍵詞、相關帖功能都嚴重退步了，發帖也很不方便，而且dedecms在商業版本和免費版本之間做功能和代碼區分，也自然會在免費版本上有所縮水。 dedecms商業化發展以後，目前出現的問題是免費版的技術支持做的不太到位，比phpcms強不了多少

㈨ 靈依墓地鈴蘭會刷新嗎

就是一張圖片在一個鋪滿整個版面。
一、打開Word文件，點擊「插入」選項卡。二、在「插入」選項卡的界面，點擊「圖片」選項。三、在彈出的對話框中，找到並選中所需插入的圖片，點擊「插入」。四、選擇插入的圖片，菜單欄上出現「圖片工具-格式」選項卡，點擊此選項卡。五、在「圖片工具-格式」選項卡的菜單欄中，找到「圖片樣式」區域。六、在「圖片樣式」區域中，選擇「鬆散透視，白色。七、這樣，Word文檔中的圖片就設置為照片平鋪的樣子了，效果如圖所示。在辦公學習領域，經常使用PDF、圖片、 Word、 Excel、 PPT文件。有時需要轉換這些文件的格式，這需要一個轉換工具。文件格式轉換工具在工作中用到的地方還是挺多的，比如我們的郵件里收到了幾十個PDF文件，這些文件的內容需要更改。我們可以通過PDF轉Word將PDF文件轉換成Word文件，方便用戶對文件內容進行修改。